Краткое руководство по Conda для Ultralytics
Это руководство содержит подробное введение в настройку среды Conda для ваших проектов Ultralytics. Conda — это система управления пакетами и средами с открытым исходным кодом, которая предлагает отличную альтернативу pip для установки пакетов и зависимостей. Изолированные среды делают ее особенно подходящей для науки о данных и машинного обучения. Для получения более подробной информации посетите страницу пакета Ultralytics Conda на Anaconda и ознакомьтесь с репозиторием Ultralytics feedstock для получения обновлений пакетов на GitHub.
Что вы узнаете
- Настройка среды Conda
- Установка Ultralytics через Conda
- Инициализация Ultralytics в вашей среде
- Использование Docker-образов Ultralytics с Conda
Предварительные требования
- На вашем компьютере должна быть установлена Anaconda или Miniconda. Если нет, скачайте и установите их с сайта Anaconda или Miniconda.
Настройка среды Conda
Сначала давайте создадим новую среду Conda. Откройте терминал и выполните следующую команду:
conda create --name ultralytics-env python=3.11 -y
Активируйте новую среду:
conda activate ultralytics-env
Установка Ultralytics
Вы можете установить пакет Ultralytics из канала conda-forge. Выполните следующую команду:
conda install -c conda-forge ultralytics
Примечание о среде CUDA
Если вы работаете в среде с поддержкой CUDA, рекомендуется установить ultralytics, pytorchи pytorch-cuda вместе, чтобы разрешить любые конфликты:
conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=11.8 ultralytics
Использование Ultralytics
После установки Ultralytics вы можете начать использовать его надежные функции для обнаружения объектов, сегментации экземпляров и многого другого. Например, чтобы предсказать изображение, вы можете запустить:
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolo11n.pt") # initialize model
results = model("path/to/image.jpg") # perform inference
results[0].show() # display results for the first image
Образ Ultralytics Conda Docker
Если вы предпочитаете использовать Docker, Ultralytics предлагает Docker-образы со встроенной средой Conda. Вы можете получить эти образы с DockerHub.
Получите последний образ Ultralytics:
# Set image name as a variable
t=ultralytics/ultralytics:latest-conda
# Pull the latest Ultralytics image from Docker Hub
sudo docker pull $t
Запустите образ:
# Run the Ultralytics image in a container with GPU support
sudo docker run -it --ipc=host --runtime=nvidia --gpus all $t # all GPUs
sudo docker run -it --ipc=host --runtime=nvidia --gpus '"device=2,3"' $t # specify GPUs
Ускорение установки с помощью Libmamba
Если вы хотите ускорить установку пакетов в Conda, вы можете использовать libmamba— быстрый, кроссплатформенный менеджер пакетов, учитывающий зависимости и служащий альтернативным решателем задач для Conda по умолчанию.
Как включить Libmamba
Чтобы включить libmamba в качестве решателя для Conda, выполните следующие действия:
-
Сначала установите пакет
conda-libmamba-solver. Этот шаг можно пропустить, если у вас Conda версии 4.11 или выше, так какlibmambaвключен по умолчанию.conda install conda-libmamba-solver -
Далее, настройте Conda для использования
libmambaв качестве решателя:conda config --set solver libmamba
Вот и все! Теперь ваша установка Conda будет использовать libmamba в качестве решателя, что должно привести к более быстрой установке пакетов.
Поздравляем! Вы успешно настроили среду Conda, установили пакет Ultralytics и теперь готовы изучить его богатые функциональные возможности. Не стесняйтесь углубиться в документацию Ultralytics для получения более продвинутых руководств и примеров.
Часто задаваемые вопросы
Как настроить среду Conda для проектов Ultralytics?
Настройка среды Conda для проектов Ultralytics проста и обеспечивает бесперебойное управление пакетами. Сначала создайте новую среду Conda, используя следующую команду:
conda create --name ultralytics-env python=3.11 -y
Затем активируйте новую среду с помощью:
conda activate ultralytics-env
Наконец, установите Ultralytics из канала conda-forge:
conda install -c conda-forge ultralytics
Почему следует использовать Conda вместо pip для управления зависимостями в проектах Ultralytics?
Conda — это надежная система управления пакетами и средами, предлагающая ряд преимуществ по сравнению с pip. Она эффективно управляет зависимостями и гарантирует совместимость всех необходимых библиотек. Изолированные среды Conda предотвращают конфликты между пакетами, что крайне важно в проектах по науке о данных и машинному обучению. Кроме того, Conda поддерживает распространение бинарных пакетов, что ускоряет процесс установки.
Могу ли я использовать Ultralytics YOLO в среде с поддержкой CUDA для повышения производительности?
Да, вы можете повысить производительность, используя среду с поддержкой CUDA. Убедитесь, что вы установили ultralytics, pytorchи pytorch-cuda вместе, чтобы избежать конфликтов:
conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=11.8 ultralytics
Эта настройка обеспечивает ускорение GPU, что крайне важно для интенсивных задач, таких как обучение моделей глубокого обучения и вывод. Для получения дополнительной информации посетите руководство по установке Ultralytics.
Каковы преимущества использования образов Ultralytics Docker со средой Conda?
Использование Docker-образов Ultralytics обеспечивает согласованную и воспроизводимую среду, устраняя проблемы типа «у меня это работает». Эти образы включают в себя предварительно настроенную среду Conda, что упрощает процесс настройки. Вы можете извлечь и запустить последний Docker-образ Ultralytics с помощью следующих команд:
sudo docker pull ultralytics/ultralytics:latest-conda
sudo docker run -it --ipc=host --runtime=nvidia --gpus all ultralytics/ultralytics:latest-conda # all GPUs
sudo docker run -it --ipc=host --runtime=nvidia --gpus '"device=2,3"' ultralytics/ultralytics:latest-conda # specify GPUs
Этот подход идеально подходит для развертывания приложений в production или выполнения сложных рабочих процессов без ручной настройки. Узнайте больше об Ultralytics Conda Docker Image.
Как я могу ускорить установку пакетов Conda в моей среде Ultralytics?
Вы можете ускорить процесс установки пакетов, используя libmamba— быстрый решатель зависимостей для Conda. Сначала установите conda-libmamba-solver пакете:
conda install conda-libmamba-solver
Затем настройте Conda для использования libmamba в качестве решателя:
conda config --set solver libmamba
Эта настройка обеспечивает более быстрое и эффективное управление пакетами. Для получения дополнительных советов по оптимизации вашей среды прочтите об установке libmamba.
